리튬이온 배터리 팩 모니터링을 위한 라즈베리파이와 파이썬 기반 시스템 구축
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 하드웨어/임베디드 개발자, IoT 프로젝트 담당자
- 난이도: 중간 (하드웨어와 소프트웨어 통합 구현 필요)
핵심 요약
- 리튬이온 배터리 모니터링은
전압
,전류
,온도
를 실시간으로 수집하여 배터리 안전성과 수명 관리를 가능하게 함. - INA219 I²C 센서와 DS18B20 온도 센서를 사용해 아날로그-디지털 변환 및 온도 측정을 수행.
- Python 스크립트(
battery_monitor.py
)로 데이터 수집, Pandas와 Matplotlib으로 분석, Flask로 실시간 웹 대시보드 구현.
섹션별 세부 요약
1. 배터리 모니터링의 중요성
- 리튬이온 배터리의 과전압, 과전류, 과열은 성능 저하 또는 폭발 위험을 유발.
- 배터리 상태 추적(SoC, 용량 감소), 전력 효율 최적화를 위한 지속적인 모니터링 필요.
- IoT 기기 및 전기차 등에서 필수적인 배터리 텔레메트리 기술 설명.
2. 하드웨어 구성 요소 및 연결
- Raspberry Pi 4 (I²C, 1-Wire 인터페이스 제공)
- INA219 (전압/전류 측정), DS18B20 (온도 측정)
- I²C 버스 및 1-Wire 인터페이스 통합 연결.
- GPIO 핀 및 3.3V 전원을 통한 센서 동작 보장.
3. 환경 설정 및 Python 스크립트 구현
- Raspbian OS 설치 후
i2c-tools
,python3-pip
패키지 설치 - Python 3 환경에서
adafruit-circuitpython-ina219
,w1thermsensor
,pandas
,matplotlib
,flask
라이브러리 사용 - I²C 및 1-Wire 활성화 (
sudo raspi-config
) 및 장치 확인 (i2cdetect -y 1
).
4. 데이터 수집 및 분석
battery_monitor.py
스크립트:INA219
를 통해 전압, 전류, 전력 측정DS18B20
으로 온도 수집- CSV 파일에 시간戳, 전압, 전류, 온도 기록
- Jupyter Notebook에서 Pandas로 데이터 로드, Matplotlib으로 전압-온도 그래프 및 SoC 추정 시각화.
5. 웹 대시보드 구현 (Flask)
- Flask 서버로
/metrics
라우트에서 최신 데이터 제공 - JavaScript 기반 웹 클라이언트에서 실시간 데이터 표시 (
http://raspberrypi.local:8000/
).
6. 고려사항 및 확장 가능성
- 정확도 보장:
- Shunt 저항 교정 (알려진 전류로 INA219 검증)
- 온도 센서 위치 (배터리 표면에 부착)
- 보안 및 안정성:
- 퓨즈 사용, 고전류 차단
- BMS 통합 (다중 셀 배터리의 전압 균형, 과전류 보호)
- 확장 기능:
- MQTT 통합 (Node-RED, AWS IoT 등으로 데이터 전송)
- 예측 분석 (선형 회귀, ML 모델을 통한 수명 예측)
- 알림 기능 (이메일/SMS로 임계치 초과 시 알림)
결론
- 리튬이온 배터리 모니터링 시스템은 하드웨어-소프트웨어 통합을 통해 배터리 수명 관리 및 안전성 확보 가능.
- Python과 라즈베리파이 기반의 스케일링 가능한 아키텍처를 활용해 실시간 분석과 웹 대시보드 구현.
- 확장성을 고려해 MQTT, ML, 알림 기능 추가를 통해 산업용 IoT 시스템으로 확장 가능.